Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Công nghệ thông tin
Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớp
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớp
Khánh Huy
319
57
docx
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Nội dung chính của khóa luận là trình bày khảo cứu về thuật toán KANT (một sự kết hợp) để giải quyết bài toán phân lớp sau đó ứng dụng cơ sở lý thuyết trên để xây dựng chương trình kiểm tra độ chính xác của thuật toán so với k láng giềng gần nhất và cải tiến một phần thuật toán bằng học tập hợp (Ensembler learning) để thu được kết quả tốt hơn. | Như đã nói ở trên, bản đồ tự tổ chức được giới thiệu bởi Teuvo Kohonen là một mạng neural không giám sát, cố gắng làm giả sự tự tổ chức của giác quan vỏ não của não người, có thể được sử dụng như một công cụ phân cụm/phân lớp hay như một phương thức để tìm ra mỗi quan hệ chưa rõ trong một tập các biến mô tả vấn đề. SOM thực hiện một phép chiếu không tuyến tính từ một không gian dữ liệu chiều cao(mỗi chiều 1 biến) trên một lên một lưới neural thông thường, thấp chiều hơn (thường là 2). Từ đây, với kiểu mạng này thì các đối tượng dữ liệu sẽ được phân bố trong một mặt phẳng (nếu là 2 chiều), nhìn vào mặt phẳng này ta có thể kết luận rằng phép chiếu bảo toàn quan hệ hình học trong khi đồng thời tạo ra một biểu diễn không gian vector có số chiều giảm đi. SOM xử lí một tập các vector vào, chúng được đưa vào trong các biến ( các đặc trưng) là điển hình của mỗi mẫu, và tạo ra một mạng hình học đầu ra với mỗi neural cũng được kết hợp với một vector các biến (vector mô hình) nó là sự biểu diễn cho nhóm các vector đầu vào. Sự lặp đi lặp lại liên tiếp của phương thức(hành động) có hiệu ứng làm "di chuyển" các vector mô hình từ neural thắng tới vector đầu vào: vectors sẽ có xu hướng theo phân bố của các vector đầu vào. Do đó, thuật toán dẫn tới một sự sắp xếp lại bản đồ hình học các đặc tính/tính chất của không gian vào, theo nghĩa rằng neural gần kề trong mạng đó có xu hướng gần giống với vector ảnh hưởng nhất (vector trọng số). Từ đó, nhìn vào kết quả hiện ra của SOM, ta có thể nhận ra một số cụm như là mối qua hệ hình học của các mục dữ liệu và các biến đó. Những đỉnh gần nhau có vector trọng số gần giống nhau sẽ cùng một lớp
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Khóa luận tốt nghiệp ngành Thông tin thư viện: Những ưu điểm của quá trình áp dụng cổng tìm kiếm siêu dữ liệu Metalib tại Trung tâm Thông tin- tư liệu Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam
Khóa luận tốt nghiệp đại học ngành Thư viện-Thông tin: Nghiên cứu quá trình ứng dụng công nghệ thông tin tại Trung tâm Thông tin Thư viện Học viện Ngân Hàng
Đồ án tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Xây dựng hệ thống quản lý luận văn tại Viện Công nghệ thông tin và truyền thông - Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội
Luận văn Thạc sĩ: Hoàn thiện hệ thống thông tin kế toán doanh nghiệp nhỏ và vừa trong điều kiện ứng dụng công nghệ thông tin tại Thành phố Hồ Chí Minh
Khóa luận tốt nghiệp: Ứng dụng công nghệ mã nguồn mở xây dựng webgis thông tin hành chính TPHCM
Khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: A parallel implementation on modern hardware for geo electrical tomographical software
Khoá luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: KANTS: Hệ kiến nhân tạo cho phân lớp
Khóa luận tốt nghiệp Đại học ngành Công nghệ thông tin: Phân đoạn từ Tiếng Việt sử dụng mô hình CRFs
Khóa luận tốt nghiệp: Xây dựng website du lịch trực tuyến sử dụng ASP.NET MVC 4
Khóa luận tốt nghiệp ngành Công nghệ thông tin: Huấn luyện mạng nơron RBF với mốc cách đều và ứng dụng
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.